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針對聯邦學習神經元梯度攻擊的防御方法

750   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 08:11:53
本發明公開了一種針對聯邦學習神經元梯度攻擊的防御方法，基于強化學習的聯邦系統偏見中毒防御，以保護模型免受梯度中毒攻擊，可以應用于水平聯邦學習。本發明方法在服務器端記錄5個回合的參與者上傳的梯度信息，統計神經元參數的變化趨勢，計算每個用戶每個神經元參數變化趨勢，與其他用戶該神經元參數變化趨勢的Jaccard相似度，查找企圖進行梯度攻擊的惡意用戶，一旦確定了惡意客戶端，服務器將從記錄的5個回合的梯度信息中剔除惡意用戶，重新聚合生成新的全局模型，在保證聯邦學習正常進行的情況下，提高學習系統的安全魯棒性。本發明能夠檢測哪一個是攻擊者操控的客戶端，并且通過模型回檔的方式避免整個聯邦學習系統遭到毒害。
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聲明：
“針對聯邦學習神經元梯度攻擊的防御方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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